az információ a szervezetek vagyonának egyik legfon- tosabb összetevője, értéke a versenyképesség megha- tározó tényezője, emiatt az információmenedzsmentet stratégiai funkciónak kell tekintenünk minden informá- ció- és tudásintenzív szervezetben. az információ nö- vekvő komplexitása és az egyes problémák megoldására hivatott információrendszerek változatossága viszont jelentősen megnehezíti az információ megfelelő kezelé- sét. az információmenedzsment fontos eszközét képező információrendszerek már nem minden esetben képesek követni és leképezni az egyre bonyolultabbá és tudásin- tenzívebbé váló folyamatokat. a hagyományos, algorit- mikus logikára épülő rendszerek hatékonysága, sőt hatá- sossága is sokszor megkérdőjelezhető. az információ és a tudás ugyanakkor jelentős hozzáadott értéket képvisel a szervezeti folyamatokban – feltéve, ha léteznek olyan eszközök, amelyekkel ez megfelelő formában tárolható, kezelhető és visszakereshető. a hagyományos értelem- ben tekintett információrendszerek éppen az ilyen komp- lex információt, tudást igénylő feladatok támogatásában mutatnak jellemzően alacsonyabb szintű képességeket.
Ez két olyan problémát vet fel, amely a szervezetek többségét érinti. az egyik az információ-túlterhelés, amely veszélyeztetheti a gazdasági és piaci környe-
zetben bekövetkezett változásokhoz történő alkalmaz- kodás képességét, a versenyelőnyt, valamint az alkal- mazottak terhelését is jelentős mértékben növelheti.
a másik probléma – amely részben az előző következ- ménye – a szervezet működési hatékonyságának rom- lása, ami jellemzően abból fakad, ha a megfelelő infor- máció, illetve tudás nem áll rendelkezésre a szervezeti folyamatok megfelelő pontjain. E két probléma hátte- rében az információ és a tudás változásainak kezelése, illetve ennek hatékonysága is meghúzódik, amely egy- re jelentősebb területe az információmenedzsmentnek.
a gazdaság, a technológia és az informatika fejlő- dése megköveteli a gyors alkalmazkodás képességét mind az egyénektől, mind pedig a szervezetektől, egyre nagyobb iramot diktálva. a másik oldalon viszont szűk keresztmetszetet képez az ember korlátozott informá- ció- feldolgozó képessége, amely alig képes lépést tar- tani a különféle rendszerek által ontott információtö- meggel.
Szükségszerű tehát, hogy az információ-rendszerek fejlődésének olyan irányzatai kerüljenek előtérbe, ame- lyek innovatív technológiák alkalmazásával a releváns információk fellelését teszik lehetővé, akár egyének, akár szervezetek számára.
KOVÁCS Barna
AZ INFORMÁCIÓ-TÚLTERHELÉS CSÖKKENTÉSE
TUDÁSINTENZíV SZERVEZETEKBEN
Tudásintenzív szervezetekben az információ a szervezeti vagyon meghatározó tényezője. Kezelése viszont sok nehézséget támaszt, elsősorban növekvő komplexitása miatt, amivel az információ-rendszerek fejlő- dése sem mindig képes lépést tartani. Az egyik legfőbb, ebből fakadó probléma az információ-túlterhelés, amely az alkalmazottak terhelésének növekedése mellett a szervezet alkalmazkodókészségét, illetve ver- senyelőnyét is veszélyeztetheti. A cikkben bemutatott megközelítés innovatív technológiák használatával segíti a releváns információk megkeresését, kezelését szervezeti kontextusban. E megoldás vezetők számára kiemelten fontos tanulsága, hogy egy egységes fogalmi modellre épített egységes információkezeléssel, en- nek eredményeképpen egyfajta tudáskodifikáció, tudásstrukturálás segítségével jelentősen támogatható a szervezeti tudás megőrzése és gyarapítása.
Kulcsszavak: információ-túlterhelés, tudásmenedzsment, tudáskodifikáció, szemantikus technológiák, ontológiák
Ezekre a kihívásokra ad választ az a megközelítés, amely a SaKE1-projekt keretei között készült el. En- nek célja egy olyan tudásalapú keretrendszer kifejlesz- tése volt, amely innovatív technológiák alkalmazásával megfelelően rugalmasan alkalmazható az elektronikus közigazgatás változó és változatos környezetében, il- letve a követelmények sokféleségében. Bár a projekt a közigazgatás területét célozta meg, eredményei, tudás- menedzsmentre alapuló megközelítése és a kifejlesztett rendszer általánosítható és bármilyen szervezet eseté- ben alkalmazható.
a cikk további részében ismertetésre kerül az alkal- mazott alapvető terminológia, meghatározva az informá- ció és a tartalom fogalmát az információ-túlterhelés ol- daláról vizsgálódva. Ezután azok a módszerek, illetve e módszerek túlterhelést okozó problémái kerülnek górcső alá, amelyekkel a szervezet résztvevői az információkat elérik, majd megvizsgáljuk e módszerek kiegyensúlyo- zásának, és így a túlterhelés csökkentésének kérdését.
Ezt részletesebb vizsgálat követi a szervezetekben al- kalmazott tipikus információforrások és azok kezelésé- nek oldaláról a SaKE-projekt megközelítésében, amit a módszer próbájának tapasztalatai és konklúziója zár.
Információ-túlterhelés
ahogy Butcher (1998: p. 53.) is állítja, az információ- túlterhelésnek nem létezik általánosan elfogadott meg- határozása. a jelenséget leíró kifejezéseket, szinoni- mákat talán Klausegger et al. (2007, p. 695.) gyűjtötte össze a legalaposabban. a sokféle kifejezést vizsgálva látható, hogy nagy számban jelenik meg a túlterhelés okozójaként az információ mellett az adat, sőt a tarta- lom is a szakirodalom szóhasználatában („adatszmog”,
„adatrobbanás”, „tartalom-túlterhelés”). Látható tehát, hogy az „információ-túlterhelés” elnevezés mindössze a gyakorlati szóhasználatában elterjedt megnevezés, a jelenség megértéséhez mélyebbre kell ásnunk.
ackoff (1989) szerint az információ az adattal el- lentétben, azon túlmenően valamilyen jelentést hordoz, amely az információdarabok közötti kapcsolatokból, relációkból származik. Bellinger et al. (2009) is meg- erősíti, hogy létező kapcsolatok, relációk nélkül nem lehet információnak tekinteni semmilyen adatot vagy jelhalmazt, hiszen teljes egészében újdonságot tartal- maznak, azaz nincsen olyan ismeretalap, amelyhez köt- hetők lennének. az információ az adatból származik, ami valamilyen feldolgozást tesz szükségessé. Tudásról akkor beszélünk, ha az információt valamilyen megha- tározott kontextusban alkalmazzuk (ackoff, 1989). Eb- ből következően a túlterhelés mint probléma forrása a feldolgozásban keresendő.
a tartalom fogalma kissé eltérő jelentést hordoz.
a szótár szerint a tartalom „minden, ami egy gyűjte- mény része” (Wordnet, 2008), illetve „mindazon anya- gok, beleértve szöveget és képet, amelyek egy publiká- ciót vagy dokumentumot alkotnak” (Houghton mifflin Company, 2004). az utóbbi meghatározás nyilvánva- lóan a szöveges tartalomra fókuszál, amely a szervezeti tartalmak talán legnagyobb részét képezi. a definíci- ók általánossága miatt érdemes bevezetni a fogalom- használat néhány megszorítását, azaz a továbbiakban a tartalom az alapvetően szöveges, digitális tartalmat je- lenti. az ilyen módon értelmezett tartalom fontossága egyre növekszik, valamint ez dolgozható fel informá- ció-rendszerek segítségével. az előállított és elérhető tartalom mennyisége bámulatos mértékben növekszik – részben az alacsony előállítási költségek miatt –, ami nagymértékben hozzájárul a túlterhelés kialakulásához.
Itt kell megjegyeznünk azt is, hogy az információ előál- lításának egyre csökkenő költsége növeli az információ feldolgozásának költségeit, hiszen ez a legtöbb esetben emberi munkát igényel.
a túlterhelés alapvetően többletet feltételez, ami szükséges, viszont még nem elégséges feltétele a je- lenségnek. a szükséges feltétel az ember jelenléte, aki képtelen kezelni a többletet, reagálni arra valamilyen hátrányos következmény nélkül (Himma, 2007: p.
264–266.). a szűkös erőforrás az emberi agy informá- ció-feldolgozó képessége, vagy más szóval a figyelem (miller, 1956; Jones, 2003; alvarez– Franconeri, 2007).
„a figyelem az, ami a lehetséges és elérhető több mil- lió információegységből kiválasztja a lényegeseket, az emlékezetből pedig az esemény kiértékeléséhez szük- séges utalásokat és emlékeket eleveníti fel, hogy aztán meghozhassa a szükséges döntést.” (Csíkszentmihályi, 1990: p. 59.) ahogy Davenport – Beck (2001: p. 3.) hozzáteszi: „manapság a figyelem az üzletek és egyé- nek valódi pénzeszköze.” a figyelem és az információ mennyisége közötti összefüggést mutatja be az 1. ábra, szembeállítva a figyelem állandó mértékét az informá- ció exponenciális növekedésével.
a fentiek alapján a digitális tartalom tekinthető az adat, információ, sőt a tudás legelterjedtebb platform- jának, a túlterheléses szituáció okaként pedig az ember szűkös információ-feldolgozó képességét jelölhetjük meg. Ezek alapján látható, hogy a tartalom-túlterhelés kifejezés pontosabban írná le a jelenséget, de tekintve az információ-túlterhelés megnevezés elterjedtségét a hétköznapi életben és a szakirodalomban egyaránt, a továbbiakban ezt fogjuk használni.
Az információ elérése
mindennapjaink során az információ elérésének két- féle módja, az információszállítás (information push) és információkeresés (information pull) megközelítése között egyensúlyozunk. az információszállítás leg- egyszerűbb formája megfigyelhető a rádió, televízió egyirányú működésében, illetve az e-mail vagy az RSS hírcsatornák működésében. E megközelítést használva a küldő, a tartalom tulajdonosa értesíthet másokat va- lamilyen figyelmet igénylő dologról. a tartalom tulaj- donosának szemszögéből nézve e megközelítés előnye, hogy sokkal hatékonyabb az ilyen irányú kommuniká- ció, mint ha a megcélzott partner kezébe adná annak lehetőségét, hogy megkeresse a kérdéses információt.
mivel azonban mind több tartalomtulajdonos választ- ja ezt a módszert, a címzettek túlterheltté válnak, ami szűrést, vagy egyszerűen figyelmen kívül hagyást von maga után. Ez okozta az információszállítás mint tech- nológia jelentőségének csökkenését.
az információkeresést legjobban az internetes kere- sőmotorok reprezentálják. Internet uralta világunkban jelenleg ezek nyújtják az információkeresés legegy- szerűbb és leghatékonyabb módját. E keresőmotorok általában a teljes szöveges keresés módszerét alkal- mazzák – néhányuk esetében kategorizálással is kiegé- szítve –, amelynek hatásossága erősen függ az alkalma- zott kulcsszavaktól. Ha nem megfelelő kulcsszavakat használunk, az eredmények sok zajt tartalmaznak ir- releváns találatok formájában. E probléma gyökerei a homonimák és szinonimák által jelentett félreérthető- ségben rejlenek (Kovács, 2008: p. 8.). az információ strukturálása megoldást jelenthet erre a problémára, amit alapszinten a kategorizálás bevezetésével gondol- tak sokhelyütt megoldani. Ez elvben könnyebbé tenné a szükséges információ fellelését, ám a megközelítés Kovács (2008) által vizsgált problémái miatt ez még- sem valósul meg.
a szervezeti kontextust vizsgálva az információ- szállítás technológiáját több szinten is tetten érhetjük.
magasabb szinten tipikus alkalmazási területét jelentik a munkafolyamat- (workflow) rendszerek, hiszen egy
munkafolyamat a munka szervezésének, kontrolljának információszállítási (push) megközelítésének is tekint- hető. a munkafolyamat legfőbb feladata a pontos ügy- menet biztosítása, amelynek során minden tevékenység bemenetét és kimenetét ellenőrizni, a tevékenységek közötti átmeneteket pedig irányítani kell (Stojanovic et al., 2008). a tevékenységek bemeneti oldalának ve- zérlése nem más, mint a szükséges inputok megjele- nítése a felhasználó számára, azaz a bemenetek szállí- tása (push). Egy technológiailag „ideális” állapotban a felhasználónak nem kell információt keresnie, hiszen a munkafolyamat-rendszer minden, a munkához szüksé- ges információt szállít számára.
Az információkeresés formái
a folyamatok komplexitása határozza meg a folya- matleírások, azaz az egyes feladatok és az átmenetek formalizáltságának mértékét. algoritmizálható fo- lyamat esetén annak minden lépése leírható, míg egy tudásintenzív folyamat – mint például egy döntés-elő- készítés – esetében csupán a folyamat keretei formali- zálhatók. az ilyen folyamatok esetén tehát mindenkép- pen szükség van az információkeresés alkalmazására, amelynek a következő két alapvető formáját különböz- tethetjük meg egy szervezetben.
Ha egy feladat ellátásához nem áll rendelkezésre elegendő információ, akkor a hiányzó információt meg kell keresni a rendelkezésre álló információforrások- ban. az ilyen esetekben a munkavégzés támogatható a munkafolyamat-rendszer segítségével, amely bizto- sítja a feladatleírásokat és a szükséges bemeneti infor- mációk egy részét is. Bizonyos mértékig támogatható továbbá tudásintenzív feladatok megoldása is, hiszen amikor további információk keresése szükséges, a keresés során a munkavégző orientálható különböző útmutatásokkal – vagy más szofisztikált eszközökkel –, hogy hol és hogyan nézzen utána a szükséges infor- mációnak. Fontos, hogy ez csak akkor működhet, ha a munkafolyamat jól definiált. Ezt az esetet tekinthetjük a szervezeti információkeresés „jó” típusának.
az információkeresés másik, gyakran megfigyelhető típusa, amikor az információkeresés szükségessége nem egy adott feladat komplexitásának eredménye, hanem a folyamat formalizálásának hiányából fakad. Ebben az esetben formalizált folyamatok és munkafolyamatok helyett a szervezet belső működése rosszul koordinált, azaz a feladatokat ad-hoc módon oldják meg, a munka- vállalók folyamatosan információ után kutatnak, hiszen a munkájuk nincs megfelelően támogatva, vezérelve.
mivel a feladatok rosszul, hiányosan definiáltak, nem lehet specifikus útmutatást adni, ami segítené, orientálná a munkavégzőt az információkeresés során. Ezt az ese-
tet tekinthetjük a szervezeti információkeresés „rossz”
típusának. Ilyen eset állhat elő akkor, ha a szervezet fo- lyamatai rosszul vagy nem tudatosan szervezettek, vagy ha a folyamatok a részt vevő egyének kikristályosodott, szokássá szilárdult rutinjára épül.
Az információszállítás és -keresés egyensúlya mivel a szervezetek nem tekinthetők statikus enti- tásoknak, a változások természetszerűleg befolyásolják az információszállítás és -keresés alkalmazott mérté- két. Ez azt jelenti, hogy az előbb említett, technológia- ilag „ideális” esethez képest az információkeresés mér- téke növekszik, ahogy a szervezet új tevékenységeket vezet be. Ha az így létrehozott eljárások, folyamatok már kialakultnak, érettnek tekinthetők, célszerű ezeket formalizálni jól definiált szervezeti folyamatok és az ezeket magába foglaló munkafolyamat formájában. Ez természetesen csökkenti az információkeresés szerepét, teret adva a munkafolyamat által képviselt információ- szállításnak.
Ez a folyamat tekinthető a szervezet tanulási fo- lyamatának is, hiszen a személyes információkeresési stratégiákat és legjobb gyakorlatokat emeli be a szer- vezeti memóriába (Huber, 1991). Különösen fontos a szervezet számára, hogy hosszú távon is képes legyen a céljait betölteni, és hatásosan és hatékonyan működ- hessen.
a szervezeti tanulás tehát felfogható egyfajta kapocs- ként az információszállítás és -keresés között, ami a két megközelítés egyensúlyát időben dinamikussá is teszi.
a tanulási folyamat célja, hogy a „rossz” típusú in- formációkeresés mértékét folyamatosan csökkentse.
E nézet szerint a szervezeti tanulás ekvivalens az üzleti folyamatok kialakításával, azaz a személyes tudás és legjobb gyakorlatok explicit formába történő formali- zálásával, ami a későbbiekben elősegítheti az automa- tizálást is.
a két megközelítés közötti másik egyensúlyterem- tő tényező a technológia maga. az információszállítás és -keresés kiegészítik egymást. Ha a munkavégző számára szükséges információt nem tudjuk szállítani, akkor meg kell azt keresnie az információkeresés kü- lönböző metódusainak használatával. Eszerint az in- formációszállítás alkalmazott mértéke meghatározza az információkeresés szükséges mértékét is. az infor- mációszállítás mértékének meghatározásához az infor- máció-feldolgozó technológiákat hívhatjuk segítségül.
Elvi síkon a két megközelítés egy folytonos skálát ha- tároz meg, aminek információtechnológiai leképezése olyan technológiát igényel, amely kellően skálázható, hogy a két megközelítés bármilyen megkívánt arányát képes legyen kiszolgálni. Ez a technológia szükségsze-
rűen magával vonja az információ strukturálását is, ami számos előnye mellett további problémákat is felvet.
Fontos, hogy egyfelől nem minden tartalom kény- szeríthető struktúrába, másfelől pedig egy merev struktúra bevezetése a tudás tacit komponenseinek el- vesztését okozhatja. a strukturálás mellett szól annak több előnye is. mindenekelőtt egyszerűbbé és hatéko- nyabbá képes tenni a keresést. Strukturálatlan tartal- makban általában szavak és kifejezések előfordulását lehet keresni. Egy struktúrából azonban a struktúra re- lációi mentén komplexebb információk is kinyerhetők, leszűrhetők.
a kategorizálás és az általános metaadatkészletek a strukturálás meglehetősen merev módszerei, ame- lyek hátrányai veszélyeztetik a technológia fentiekben megkívánt skálázódását. Szükség van olyan eszközre, technológiára, amely rendelkezik a formalizáltság és a struktúra előnyeivel, amelyek kihasználhatók a lekér- dezések vagy következtetések során. E követelmények- nek megfelelő eszköz az ontológia, mint technológia alkalmazásában található meg.
az ontológia fogalma a filozófia területéről szárma- zik, olyan tudományágat jelölve, amely a létezővel és ezek jellemzőivel foglalkozik – azaz azzal, „ami van”.
Később a mesterséges intelligencia területén terjedt el az ontológia fogalmának használata, a filozófiaitól el- térő jelentéssel. Gruber kiválóan foglalja össze ezt az értelmezést a sokszor idézett definíciójában: „az on- tológia egy fogalmi rendszer explicit leírása” (Gruber, 1993: p. 199.). Borst kiegészíti ezt a definíciót a követ- kezőképpen: „az ontológia egy megegyezéses fogalmi rendszer explicit, formalizált leírása” (Borst, 1997: p.
12.). Itt már közelebb járunk az ontológia jelenlegi al- kalmazásához, hiszen a definícióban a formalizáltság azt jelenti, hogy számítógéppel feldolgozható, az expli- cit szó kifejezi a fogalmak, tulajdonságok, funkciók és axiómák pontos definiálását, a fogalmi modell a világ jelenségeinek egy absztrakt leírása, amely egy közös- ségben megegyezéssel elfogadottá válik.
Egy ontológiában az osztályok írják le a tulajdonkép- peni fogalmakat egy adott szakterületen. Ezek taxonó- miába szerveződnek. Ezek a fogalmak (vagy osztályok) a szakterület általános, absztrakt vagy konkrét elemeit képezik le. az ontológia tulajdonképpen az adott szak- terület fogalmainak strukturálásával adja a szakterület formális leírását (Uschold – King, 1995; Gomez-Perez, 1999). a kapcsolatok a szakterület fogalmai közötti interakciókat írják le (Gomez-Perez, 1999). a funkciók vagy attribútumok a fogalmak tulajdonságait, jellem- zőit jelenítik meg. az axiómák igaz logikai állítások egy adott területen, a szabályok pedig a tulajdonságok megszorításait is tartalmazzák (például számosságban,
típusban). az egyedek vagy instanciák a konkrét példá- nyokat írják le, mint ahogyan például az áfatörvény a jogszabály fogalom egy példánya.
a tartalom visszakeresésében az ontológia a tarta- lomelemekhez kapcsolódó metaadatként használható.
az ontológiamodell bármilyen tartalomhoz hozzáigazít- ható, feloldva ezzel a hagyományos metaadatkészletek merevségét. az ontológiában definiált relációk, kap- csolatok kihasználhatók a rendszerből történő lekér- dezések során. Finomabb részletezettségi szinten az ontológia használható a tartalomnak fogalmakra törté- nő leképezésére, ami például egy szövegben levő kife- jezéseknek és mondatoknak az ontológia fogalmaival történő összekötését jelenti, amely fogalmak közötti kapcsolatok, relációk leképezik a tartalom belső sze- mantikus struktúráját.
az ontológiák alkalmazása az elkészítésére tett erő- feszítésekben is skálázható, hiszen a fogalmak és relá- cióik (azaz a logikai állítások) finomsága, granularitása az információ-visszanyerés – azaz a lekérdezések – vagy a szervezet igényei szerint megválasztható. Egy részletezettebb ontológia elkészítése természetesen több energiát igényel, aminek a költségvonzata is ma- gasabb.
a bevezetőben említett SaKE-projekt során ez utób- bi, technológiára épülő megoldást valósítottuk meg, amelyet a következő fejezet ismertet részletesebben.
Az információ-túlterhelés csökkentése a SAKE megközelítésében
Láthattuk, hogy az információ-túlterhelés mérséklésére a technológia oldaláról egyfelől az innovatív techno- lógiákat hívhatjuk segítségül, ami segít az információ strukturálásában, ami alapjául szolgálhat az előzőek- ben ismertetett technológiai alapú skálázható informá- ciószállítási megközelítésnek. Ez azonban még csak a probléma egyik oldala, hiszen ha a szervezet egészét vizsgáljuk, információt és tartalmakat kezelő rendsze- rek sokféleségével találkozunk, ami szintén hozzájárul a túlterheléshez. Szervezeti szinten ezért a megoldás e rendszerek integrációja az információ szintjén.
Ehhez vagy az információnak kell homogénnek lennie – ami nem megvalósítható, tekintve a rendsze- rek, illetve rendszerkomponensek sokféleségét –, vagy homogén metaadatokkal kell rendelkezniük, amit a ko- rábban ismertetett ontológiák használatával érhetünk el. Ez utóbbi eljárás látszik megvalósíthatónak, amit alátámaszt hasonló, metaadatokra épülő megoldások elterjedtsége például az adattárházak világában (Inmon, 1996; Chaudhuri – Dayal, 1997; Jarke et al., 2003).
Stojanovic et al. (2008) szerint az eképpen értelmezett
információintegrációhoz szükség van az információ- források integrálására, az összes információ integrált feldolgozására, valamint az információ kiegészítésére folyamat- és felhasználói kontextusinformációkkal.
a következőkben ennek módjait vizsgáljuk.
Információforrások a rendszerben
a SaKE-rendszer – mint keretrendszer – több komponensből áll, amelyek az információintegráció szempontjából információforrásokként vannak jelen.
mindegyik komponens hagyományos információrend- szer-funkciókat valósít meg, amelyek a szervezetek valamely igényére adnak választ. Ezeket egészíti ki a keretrendszerben egy ún. szemantikus réteg, amely új szintre emeli a funkcionalitásukat, megvalósítva a fent ismertetett információintegrációt.
az információ sokhelyütt megtalálható egy szerve- zetben. Egy része nyilvánvaló formában – mint például a dokumentumokban –, más része rejtettebb módon, például az interperszonális kommunikációban van el- rejtve. a SaKE-rendszer komponensei ezeket a külön- böző információforrásokat képezik le az információ- rendszerek világára. E megoldás sajátossága, hogy a komponensek hagyományos változatai a legtöbb eset- ben már rendelkezésre, sőt alkalmazásban állnak sok szervezetben. a SaKE-megközelítés ezen komponen- sek, illetve az ezekben tárolt információk szemantikus technológiák, ezen belül is ontológiák segítségével tör- ténő integrálását célozza.
Szöveges információk
az információ és tudás leggyakoribb forrásai csaknem minden szervezetben a dokumentumok – mint példá- ul szervezeti szabályzatok, pénzügyi jelentések vagy szerződések –, amelyekben jobbára szöveges tartalmak találhatóak. Ezeket egyszerű szerkeszteni, tartalmukat frissíteni, indexelni, valamint emberi módon, illetve szoftveres eszközökkel feldolgozni. az ilyen informá- ciók kezelésére szolgálnak a tartalomkezelő rendsze- rek, amelyek persze a legtöbb esetben képesek más tartalomtípusok, például hang- vagy videotartalmak kezelésére is. a manapság használt lekérdezési mecha- nizmusok azonban leginkább a szöveges tartalmak ke- resésére adnak megoldást, többnyire a teljes szöveges keresés eszközeinek használatával. Ezt a keresési me- chanizmus, bár sokszor elegendően hatékony, a koráb- ban említett hátrányok jellemzik.
a tartalomkezelő rendszer mögötti szemantikus réteg bevezetésével lehetővé válik a rendszer által ke- zelt tartalmak, információk ontológiák segítségével történő homogenizálása, az előzőekben ismertetett
módon. mindemellett arra is alkalmas, hogy olyan kontextusinformációkkal egészítsük ki a tárolt tartal- makat, mint például az üzleti folyamat aktuális állapo- ta, tevékenysége, illetve a felhasználói adatok.
az ilyen kiegészítő információk teszik lehetővé a munkavégzők terhelésének csökkentését. a tipikus túlterheléses helyzetek többsége megszüntethető a szemantikus rétegben található kontextusinformációk alapján történő szűréssel, például olyan dokumentumok automatikus ajánlásával, amelyek az aktuális tevékeny- séget tekintve hasznosak lehetnek. az ehhez szükséges információ előállítható például más felhasználók hasz- nálati szokásaiból, vagy magukból a dokumentumok- ból, indexeléssel, vagy a leghatékonyabb megoldásként a szemantikus annotáció segítségével. Ez utóbbi nem más, mint a tartalom elemeinek és az ontológia fogal- mainak összerendelése. Így történhet meg a dokumen- tumok ontológiai fogalmakra történő leképezése, ami megkönnyíti a feldolgozásukat és visszakeresésüket.
az annotáció eszköze szükséges tehát a keresések pon- tosításához, a hagyományos módszereknél relevánsabb találatok felkínálásához (Stojanovic et al., 2008). Ez az eljárás alkalmas a túlterhelés csökkentésére, mivel hozzájárul a szükséges információ hatékonyabb felle- léséhez.
Együttműködés
Egy szervezeten belül általában a kommunikáció jelenti a leggyorsabb reakciót a környezet változá- saira, hiszen általában a legaktuálisabb problémák szerepelnek a beszélgetésekben. Látható tehát, hogy az interperszonális kapcsolatok, az emberek közötti együttműködés is jelentős mértékben hozzájárulhat a szervezet információvagyonához, amennyiben sikerül azt legalább bizonyos mértékig kinyerhetővé tenni.
a SaKE-rendszerben a csoportmunkarendszer támo- gatja a kommunikációt és a kollaborációt, általános szolgáltatásokat nyújtva, mint amilyenek a fórumok, az osztott naptár és az értesítési szolgáltatások.
a csoportmunkarendszer is csatlakozik az előzőek- ben már említett szemantikus réteghez, ami a gyakor- latban azt jelenti, hogy minden, a rendszer eszközei- vel létrehozott információt tárolunk az ontológiában, kiegészítve kontextusinformációkkal – hasonlóan a tartalomkezelő rendszerhez. az annotáció eszköze is elérhető egyfajta értékelés formájában, ami az egyes hozzászólásoknak vagy beszélgetéseknek egy problé- ma megoldása során mutatott hasznosságát hivatott je- lezni. a használati szokásokat szintén rögzíti a rendszer az ontológiákban, ami itt is hozzájárul az információk pontosabb visszakereséséhez.
mindezek alapján látható, hogy ez a komponens nagyban támogatja a változásokhoz történő alkalmaz- kodást, továbbá a beszélgetésekben jelen levő tudás externalizálását, megragadható formában történő hasz- nálatát is elősegíti.
Üzleti folyamatok
amint azt már láthattuk, az információintegrá- ció egyik kulcseleme az információ kiegészítése kontextusinformációkkal. az egyik kézenfekvő és talán a legfontosabb ilyen kontextusinformációt az üzleti fo- lyamatok, illetve ennek információ-rendszerekben törté- nő leképezései, valamint az ezeket összefogó munkafo- lyamatok adják. a SaKE-rendszer a munkafolyamatokat tekinti az egyik legfontosabb kontextusinformációnak, mivel ezek határozzák meg a feladatok végrehajtásának, ügyek megoldásának kereteit. Bizonyos területeken – például a közigazgatásban – külső szabályok, jogi elő- írások meghatározzák a folyamatokat, ügymeneteket.
máshol a szervezetnek magának kell ezeket kialakíta- nia, mint azt korábban már láttuk. mindegyik esetben cél egy folyamatmodell felállítása és egy ezen alapuló munkafolyamat felépítése. a SaKE-rendszer esetében a folyamatokat az ontológia eszközeivel modelleztük, hogy a szemantikus réteg képes legyen ezeket a többi in- formációval együttesen mint információforrást kezelni.
a munkafolyamat-motor e modell egy átalakított, egy- szerűsített változatát hajtja végre a rendszer működése során, ami nagyobb teljesítmény elérését teszi lehetővé az ontológiaalapú végrehajtáshoz képest. a végrehajtás során viszont az ontológiát használjuk a felhasználói és eseményinformációk tárolására, folyamatosan pontos ké- pet adva a folyamat állapotáról a szemantikus rétegben.
Ezt az információt használja minden további komponens kontextusinformációként a korábban ismertetett módon.
Külső információforrások
minden szervezet erősen beágyazódik a környe- zetébe, így annak folyamatos figyelése, monitorozása is fontos feladat, mert a változások jelentős része in- nen ered. a SaKE-rendszerben a külső információ- források figyelését a változáskövető rendszer (change notification system) végzi. Ez jelenleg az elérhető szö- veges információkat veszi figyelembe, mint például a próbaüzem folyamán monitorozott jogi forrásokat. Ez a komponens a szervezet és a környezet kapcsolatát, ezáltal a szervezet gyors alkalmazkodókészségét tá- mogatja, a lehető legkevesebb emberi beavatkozást igényelve. az észlelt változásokat a rendszer a sze- mantikus rétegbe továbbítja. Sajnos a technológia jelen állása szerint nem valószerű az az elvárás, hogy a külső
forrásokat automatikusan képes legyen egy informati- kai rendszer feldolgozni és a szervezeti tudás részévé tenni, ezért a rendszerben a változások monitorozásá- nak végső lépése a feldolgozás felelőseinek értesítése.
Az információ feldolgozása
a SaKE-rendszer egyik fő komponense a figyelem- kezelő rendszer (attention management system), amely a szemantikus réteg ontológiái alapján szolgáltat infor- mációkat. a komponens fő eleme egy ontológiai követ- keztetőgép, amely előre definiált, illetve ad-hoc módon megadott lekérdezéseket futtatva olyan információkat juttat el a felhasználóhoz, amelyek ezen szabályok és az ontológiában tárolt információk alapján relevánsnak számítanak. Ez a komponens nyújtja a fentebb ismerte- tett szemantikus funkciókat, mint a dokumentumok vagy kommunikáció kontextus függő ajánlását, vagy a fogal- mak szerinti keresést egy adott szakterület tartalmaiban.
A módszertan ellenőrzése
a SaKE megközelítését három közigazgatási ese- ten ellenőriztük a projekt folyamán, amelyek három különböző országban: magyarországon, Lengyelor- szágban és Szlovákiában találhatók. Ezen országok hasonló problémákkal küzdenek a közigazgatásban, a közszolgáltatások sok területén igyekeznek felzárkóz- ni az EU minőségi kritériumainak követelményeihez.
a helyzetüket bonyolítják az előzőekben részletezett információ- és tudásmenedzsment-kihívások, a tevé- kenységeik komplexitása, a folyamatos környezeti, szabályozási és hatásköri változások. a három köz- igazgatási szervezetet három különböző problémate- rületen vizsgáltuk:
1) a LaTa (mestská časť Košice – Sídlisko Ťahanovce) a helyi, kerületi rendeletalkotási fo- lyamatba kívánja bevonni a lakosságot.
2) az OKm (Oktatási és Kulturális minisztérium) a felsőoktatási képzési keretszámok tervezését szeretné támogatni azzal, hogy a munkaerő-piaci kereslethez igazítja azokat.
3) az UmC (Urząd miasta Częstochowy) az okta- tási intézmények anyagi erőforrásainak menedzs- mentjét célozta meg.
mindhárom esetben tudás- és információintenzív folyamatokat dolgoztunk fel, miközben a korábban is- mertetett szervezeti problémák merültek fel (Samiotis, 2010):
mindegyik esetben nagy mennyiségű, sokféle forrásból származó információt és dokumentumot dolgoztak fel, ami nagy munkaterhelést okozott,
a szervezetek működési környezete számtalan
szállal kapcsolódott a szervezethez, a vizsgált esetekben leginkább jogszabályok és rendeletek játszottak jelentős szerepet,
a tudásforrásokat jelentő tartalmak folyamatos monitorozása volt szükséges a gyakori változá- sok miatt,
a jogszabályok értelmezéséhez és alkalmazásá- hoz speciális szaktudás volt szükséges, gyakran annak félreérhetősége, nem triviális értelmezhe- tősége miatt,
a dokumentumok és tartalomelemek logikai- lag összetartoznak, és gyakran egymástól függ- nek – ahogy egy rendelet értelmez egy jog- szabályt például –, és csak bizonyos komplex alkalmazáskontextusban érvényesek (például milyen régióban, időzítésben, a döntések vagy ál- lampolgárok mely körére alkalmazható).
a próbaüzem eredményei igazolták, hogy a SaKE- megközelítés alkalmas a már ismertetett szervezeti ki- hívások kezelésére. a tesztelés ugyan a közigazgatás területén történt, a megközelítés általános jellege miatt tetszőleges szervezetnél alkalmazható.
Konklúzió
a SaKE-megközelítés és tudásmenedzsment keret- rendszer alkalmazásából számos tapasztalat leszűrhető.
a próbaüzem igazolta, hogy a megközelítés alkalmas az információszállítás (push) és -keresés (pull) közötti egyensúly kezelésére a munkafolyamat és a szemanti- kus réteg segítségével.
Ennek vezetők számára fontos következménye, hogy a tesztben részt vevő folyamatok átláthatób- bá és gyorsabbá váltak, illetve a formalizálás miatt könnyebben dokumentálhatók és kontrollálhatók.
a tesztelt folyamatokban kodifikált tudás immár exp- licit tudásként más folyamatokban is használhatóvá vált. Elkészült egy egységes fogalmi keretrendszer az ontológia formájában, ami a rendszerbeli haszná- latán túlmutatóan az adott szakterület más részein is egyértelműbbé tette a fogalomhasználatot. Ugyaneb- ből kifolyólag rámutatott a használt fogalmi rendszer olyan inkonzisztenciáira is, amit az adott szerveze- teknek – néhány esetben a törvényalkotóknak – kor- rigálniuk kell. az információ visszakeresését a vizs- gált esetekben leginkább a tartalomkezelő rendszer támogatta a tartalmak és az ontológia fogalmainak összerendelése, az annotáció segítségével. Ezen elő- nyök egy részét – mint amilyen a folyamatok átlát- hatóbbá tétele – más, korábban elérhető megoldások is képesek voltak nyújtani, viszont az eszközök ilyen
komplex, szemantikus technológiák segítségével tör- ténő összekötése új szintre képes emelni a szervezet hatékonyságát.
a változáskövető rendszer feladata a vizsgált esetek- ben a jogszabályok változásának figyelése volt, amely- nek hasznossága a rendszer említett korlátai miatt csak mérsékelt volt. a döntés-előkészítő folyamatok esetében az érintettek együttműködését a csoportmunkarendszer támogatta, míg a folyamat során használt és létrehozott anyagokat a tartalomkezelő rendszer kezelte. a munka- folyamat-rendszer szerepe a vizsgált folyamatok tudás intenzív jellege miatt a keretek kijelölésére szűkült, ám az egyes lépésekben jól használhatónak bizonyult, mint a kontextusinformáció forrása. a rendszerkomponensek által a szemantikus rétegben tárolt használati adatokból a figyelemkezelő rendszer által leszűrt információk szintén hasznosnak bizonyultak.
Fontos kiemelnünk tudásintenzív szervezetek veze- tői számára az ismertetett megoldás tudáskodifikációs képességét. a vezetők számára különösen fontos a szervezeti tudás megőrzése, illetve gyarapítása. E megoldás használatával egyrészt explicitté tehető a munkavégzés, ügyintézés rutinjának folyamata, az ebben rejlő tudás. az ontológia építése lehetővé teszi másfelől azt is, hogy a szervezet által ismert szakterület(ek) fogalmi rendszerét kodifikálják, ala- pot nyújtva ezzel a szakterületi tudás megőrzéséhez.
Természetesen az ontológia maga is a tudásreprezen- táció egyik formája, a szervezet számára mégis ott lesz jelentős értéke, amikor a fogalmak és a szervezet formális és informális tartalmai (a dokumentumok, tartalmak és a kommunikáció) ehhez kapcsolódva struktúrát nyernek, ami a már részletezett módon je- lentős többletet ad a piacon fellelhető, hagyományos megoldásokhoz képest.
mindemellett a SaKE-rendszer és -megközelítés hátrányai is nyilvánvalóvá váltak. Jelentős erőfeszítést igényel a háttér-ontológiák elkészítése, hiszen ezeket a szervezet tevékenységi köre szerinti szakterületekre kell szabni. nehéz továbbá előre meghatározni és betartani az ontológia megkívánt részletezettségi szintjét, ami vi- szont befolyásolja az elkészítésre irányuló erőfeszítések mértékét. Ezeken felül a próbaüzem során a rendszer használatánál problémát okozott a szükséges alapszintű számítógép-használati ismeretek hiánya. Több felhasz- náló találta komplexnek és nehéznek a rendszer hasz- nálatát, amin megfelelő felhasználóifelület-tervezési módszerekkel lehet segíteni. a projekt tapasztalatai azonban sokféle területen alkalmazhatók, bármilyen szervezet számára hasznosak lehetnek.
a megközelítés alkalmazási területét illetően a rendszerben felhasznált információk széles köre jel-
lemző, ezért a megoldás nyilvánvalóan jobban mű- ködhet olyan nagyobb szervezetek esetében, ahol már részben vagy egészben formalizált üzleti folyamatok jellemzőek, vagy ezek használatát fontolgatják. Fontos kiemelni azt is, hogy a rendszer hatékony működéséhez szükséges az ontológiák aktív használata, különösen a tartalmak és az ontológia fogalmainak összerendelése, ami – lévén a folyamat jelen technológiai szinten még nem automatizálható – erőforrásokat és fegyelmet kí- ván. Emellé párosul még a szakterületi ontológia kidol- gozásának említett magas erőforrásigénye. mindezek együttesen is a nagyméretű szervezeteket (nagyválla- latokat, illetve a közigazgatást) állítják a felhasználás középpontjába.
Lábjegyzet
1 SaKE – Semantic-enabled agile Knowledge-based e-Government (IST 027128) kutatási projekt egy nemzetközi kutatási konzorci- um kivitelezésében, amely az EU 6. Keretprogram Kutatás- és Technológiai Fejlesztés programjának részfinanszírozásában va- lósult meg. a projekt 2006 márciusában indult, és 36 hónapot ölelt át. További információk a projekt weboldalán találhatók:
http://www.sake-project.org.
Felhasznált irodalom
Ackoff, R.L. (1989): From data to wisdom. Journal of applied Systems analysis, 16, p. 3–9.
Alvarez, G.A. – Franconeri, S.L. (2007): How many objects can you track?: Evidence for a resource-limited attentive tracking mechanism, Journal of Vision, 7(13), p. 1–10. http://journalofvision.org/7/13/14/ Letöltve:
2009.03.21.
Bellinger, G. – Castro, D. – Mills, A. (2009): Data, information, knowledge, and wisdom. http://www.systems-thinking.
org/dikw/dikw.htm Letöltve: 2009.01.06.
Borst, W.N. (1997): Construction of Engineering Ontologies.
PhD Thesis, University of Tweenty, Enschede, nL–
Centre for Telematica and Information Technology Butcher, H. (1998): meeting managers’ information needs.
aslib, London
Chaudhuri, S. – Dayal, U. (1997): an overview of data warehousing and OLaP technology. aCm Sigmod record, 26(1), p. 65–74.
Csíkszentmihályi, M. (1990): Flow: the psychology of optimal experience, Harper and Row, new York Davenport, T.H. – Beck, J.C. (2001): The attention Economy:
Understanding the new Currency of Business. Harvard Business School Press, Boston
Gomez-Perez, A. (1999): Ontological Engineering: a State Of The art. Expert Update, 2(3), p. 33–43.
Gruber, T.R. (1993): a Translation approach to Portable Ontology Specifications. Knowledge acquisition, 5(2), p. 199–220.
Himma, K. (2007): The concept of information overload:
a preliminary step in understanding the nature of a harmful information-related condition. Ethics and Information Technology, 9(4), p. 259–272.
Houghton Mifflin Company (2004): The american Heritage Dictionary of the English Language. negyedik kiadás, Houghton mifflin Company. answers.com. http://www.
answers.com/topic/content Letöltve: 2009.01.14.
Huber, G. (1991): Organizational learning: the contributing processes and the literature. Journal of Organizational Science, 2, p. 88–115.
Inmon, W. (1996): The data warehouse and data mining.
Communications of the aCm, 39(11), p. 49–50.
Jarke, M. – Lenzerini, M. – Vassiliou, Y. – Vassiliadis, P.
(2003): Fundamentals of Data Warehouses. Springer Verlag, münchen
Jones, D. M. (2003): The new C Standard: a Cultural and Economic Commentary. addison-Wesley Professional, Upper Saddle River, ma
Klausegger, C. – Sinkovics, R.R. – Zou, H.J. (2007):
Information overload: a crossnational investigation of influence factors and effects. marketing Intelligence &
Planning, 25(7), p. 691–718.
Kovács, B. (2008): Improving content management – a semantic approach, acta Cybernetica, 18(4), p. 579–
593.
Miller, G.A. (1956): The magical number seven, plus or minus two: Some limits on our capacity for processing information, The Psychological Review, 63, p. 81–97.
Samiotis, K. (2010): SaKE: Semantic-enabled agile knowledge-based e-government. http://www.epractice.
eu/en/cases/sake Letöltve: 2009.01.14.
Stojanovic, N. – Apostolou, D. – Dioudis, S. – Biró, M. – Gá- bor, A. – Kovács, B. – Butka, P. – Lukac, G. – Siemek, A. – Wozniak, D. – Petrvalsky, E. – Bruhács, T. – Kasprzycki, J. (2008): D24 – Integration plan. SaKE Project documentation
Uschold, M. – King, M. (1995): Towards a methodology for Building Ontologies. IJCaI-95 Workshop on Basic Ontological Issues in Knowledge Sharing, montreal, Canada
Wordnet (2008): Content. http://wordnet.princeton.edu/perl/
webwn?s=content Letöltve: 2008.11.21.
Cikk beérkezett: 2010. 9. hó
Lektori vélemény alapján véglegesítve: 2010. 10. hó
Ransburg Beatrix, doktorjelölt, Budapesti műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem; Dr. Vágási Mária, egye- temi docens, PhD-témavezető, Budapesti műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem; Dr. Demeter Krisztina, egyetemi docens, Budapesti Corvinus Egyetem; Losonci Dávid, egyetemi tanársegéd, Budapesti Corvinus Egye- tem; Kosztyán Zsolt Tibor, egyetemi docens, Pannon Egyetem; Kiss Judit, PhD-hallgató, Pannon Egyetem;
Szűcs Gergely, PhD-hallgató, Budapesti Corvinus Egyetem; Kovács Barna, tudományos munkatárs Budapesti Corvinus Egyetem; Dr. Szintay István, egyetemi tanár, miskolci Egyetem
